hadoop计算能力调度器配置

问题出现
hadoop默认调度器是FIFO，其原理就是先按照作业的优先级高低，再按照到达时间的先后选择被执行的作业。
比如有两个作业job1和job2，job1提交了一个优先级比较高的作业，而且独占资源时间特别长，这时候来了一个job2作业，就需要等待job1完成释放后才能执行。
解决方法
hadoop有facebook贡献的一个计算能力调度器（Capacity Scheduler），支持多个队列，每个队列可配置一定的资源量，每个队列采用FIFO调度策略，为了防止同一个用户的作业独占队列中的资源，该调度器会对同一用户提交的作业所占资源量进行限定。调度时，首先按以下策略选择一个合适队列：计算每个队列中正在运行的任务数与其应该分得的计算资源之间的比值，选择一个该比值最小的队列；然后按以下策略选择该队列中一个作业：按照作业优先级和提交时间顺序选择，同时考虑用户资源量限制和内存限制。

修改hadoop的配置文件mapred-site.xml:

<property> 
  <name>mapred.jobtracker.taskScheduler</name> 
  <value>org.apache.hadoop.mapred.CapacityTaskScheduler</value> 
  <description>计算能力调度器实现类</description>
</property> 
<property> 
  <name>mapred.queue.names</name> 
  <value>default,hive,pig</value>
  <description>队列名称</description>
</property>

在capacity-scheduler.xml文件中填写如下内容：

<property>
    <name>mapred.capacity-scheduler.queue.hive.capacity</name>
    <value>40</value>
    <description>队列容量</description>    
  </property>
  
  <property>
    <name>mapred.capacity-scheduler.queue.hive.maximum-capacity</name>
    <value>-1</value>
    <description>队列的资源使用上限（百分比）</description>    
  </property>
  
  <property>
    <name>mapred.capacity-scheduler.queue.hive.supports-priority</name>
    <value>true</value>
    <description></description>
  </property>
  
    <property>
    <name>mapred.capacity-scheduler.queue.hive.minimum-user-limit-percent</name>
    <value>100</value>
    <description>t：每个用户最低资源保障（百分比）</description>
  </property>

  <property>
    <name>mapred.capacity-scheduler.queue.hive.user-limit-factor</name>
    <value>3</value>
    <description>设置queue中用户可占用queue容量的系数，默认为1</description>
  </property>

  <property>
    <name>mapred.capacity-scheduler.queue.hive.maximum-initialized-active-tasks</name>
    <value>200000</value>
    <description></description>
  </property>

  <property>
    <name>mapred.capacity-scheduler.queue.hive.maximum-initialized-active-tasks-per-user</name>
    <value>100000</value>
    <description></description>
  </property>
  
  <property>
    <name>mapred.capacity-scheduler.queue.hive.init-accept-jobs-factor</name>
    <value>10</value>
    <description></description>
  </property>
  
<!-- pig -->
<property>
    <name>mapred.capacity-scheduler.queue.pig.capacity</name>
    <value>30</value>
    <description></description>    
  </property>
  
  <property>
    <name>mapred.capacity-scheduler.queue.pig.maximum-capacity</name>
    <value>-1</value>
    <description></description>    
  </property>
  
  <property>
    <name>mapred.capacity-scheduler.queue.pig.supports-priority</name>
    <value>true</value>
    <description>If true, priorities of jobs will be taken into 
      account in scheduling decisions.
    </description>
  </property>
  
    <property>
    <name>mapred.capacity-scheduler.queue.pig.minimum-user-limit-percent</name>
    <value>100</value>
    <description></description>
  </property>

  <property>
    <name>mapred.capacity-scheduler.queue.pig.user-limit-factor</name>
    <value>4</value>
    <description>The multiple of the queue capacity which can be configured to
    allow a single user to acquire more slots.
    </description>
  </property>

  <property>
    <name>mapred.capacity-scheduler.queue.pig.maximum-initialized-active-tasks</name>
    <value>200000</value>
    <description></description>
  </property>

  <property>
    <name>mapred.capacity-scheduler.queue.pig.maximum-initialized-active-tasks-per-user</name>
    <value>100000</value>
    <description></description>
  </property>
  
  <property>
    <name>mapred.capacity-scheduler.queue.pig.init-accept-jobs-factor</name>
    <value>10</value>
    <description></description>
  </property>

<!-- default --> 
  <property>
    <name>mapred.capacity-scheduler.queue.default.capacity</name>
    <value>30</value>
    <description></description>    
  </property>
  
  <property>
    <name>mapred.capacity-scheduler.queue.default.maximum-capacity</name>
    <value>-1</value>
    <description></description>    
  </property>
  
  <property>
    <name>mapred.capacity-scheduler.queue.default.supports-priority</name>
    <value>true</value>
    <description></description>
  </property>

  <property>
    <name>mapred.capacity-scheduler.queue.default.minimum-user-limit-percent</name>
    <value>100</value>
    <description></description>
  </property>
  
  <property>
    <name>mapred.capacity-scheduler.queue.default.user-limit-factor</name>
    <value>4</value>
    <description></description>
  </property>

  <property>
    <name>mapred.capacity-scheduler.queue.default.maximum-initialized-active-tasks</name>
    <value>200000</value>
    <description></description>
  </property>

  <property>
    <name>mapred.capacity-scheduler.queue.default.maximum-initialized-active-tasks-per-user</name>
    <value>100000</value>
    <description></description>
  </property>

  <property>
    <name>mapred.capacity-scheduler.queue.default.init-accept-jobs-factor</name>
    <value>10</value>
    <description></description>
  </property>

mapred.capacity-scheduler.queue.<queue-name>.user-limit-factor：设置queue中用户可占用queue容量的系数，默认为1表示，queue中每个用户最多只能占有queue的容量（即mapred.capacity-scheduler.queue.<queue-name>.capacity），因此，需要注意的是，如果queue中只有一个用户提交job，且希望用户在集群不繁忙时候可扩展到mapred.capacity-scheduler.queue.<queue-name>.maximum-capacity指定的slots数，则必须相应调大user-limit-factor这个系数。

java中的使用

conf.setQueueName("hive");

动态更新集群队列和容量
生产环境中，队列及其容量的修改在现实中是不可避免的，而每次修改，需要重启集群，这个代价很高，如果修改队列及其容量的配置不重启呢:
1.在主节点上根据具体需求，修改好mapred-site.xml和capacity-scheduler.xml
2.把配置同步到所有节点上
3.使用hadoop用户执行命令:hadoop mradmin -refreshQueues
这样就可以动态修改集群的队列及其容量配置，不需要重启了，刷新mapreduce的web管理控制台可以看到结果。

注意:如果配置没有同步到所有的节点，一些队列会无法启用。

hadoop计算能力调度器配置

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